(57)【要約】  イベント発生時等の、タクシー等の乗り物の利用のされ方が定常時と異なる非日常の場合であっても、精度の高い乗り物の需要予測を行う。  需要予測装置１０は、メッシュに応じたタクシーの需要予測を行う装置であって、複数の時刻におけるメッシュ毎の人の数に係る情報を含む人数情報を取得する取得部１２と、取得された人数情報に基づいて、需要予測に用いる予測モデルを決定する予測モデル決定部１３と、決定された予測モデルを用いて、取得された人数情報からタクシーの需要予測を行う予測部１４と、需要予測の結果に応じた情報を出力する出力部１５とを備える。
2018154958.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
位置に応じた乗り物の需要予測を行う需要予測装置であって、
複数の時刻における位置毎の人の数に係る情報を含む人数情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された人数情報に基づいて、需要予測に用いる予測モデルを決定する予測モデル決定部と、
前記予測モデル決定部によって決定された予測モデルを用いて、前記取得部によって取得された人数情報から乗り物の需要予測を行う予測部と、
前記予測部による需要予測の結果に応じた情報を出力する出力部と、
を備える需要予測装置。
【請求項２】
前記予測モデル決定部は、前記人数情報から、前記複数の時刻毎の前記位置における人の流入を示す流入状態を特定し、特定した流入状態から予測モデルの決定及び需要予測に用いる前記人数情報の範囲を特定する請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項３】
前記取得部は、位置毎の人の属性を示す情報を含む人数情報を取得する請求項１又は２に記載の需要予測装置。
【請求項４】
前記取得部は、複数の時刻における位置毎の人の数を示す値と所定の基準値との差分を示す情報を前記人の数に係る情報として含む人数情報を取得する請求項１〜３の何れか一項に記載の需要予測装置。
【請求項５】
複数の時刻における位置毎の人の数に係る情報を含む複数のモデル生成用人数情報、及び当該複数の時刻に対応する時刻における位置毎の乗り物の需要量を示す需要情報を取得し、取得したモデル生成用人数情報をクラスタリングして、クラスタリングによって得られたクラスタ毎にモデル生成用人数情報及び需要情報から予測モデルを生成する予測モデル生成部を更に備え、
前記予測モデル決定部は、前記取得部によって取得された人数情報に基づいて、前記予測モデル生成部によって生成された複数の予測モデルから、需要予測に用いる予測モデルを決定する、請求項１〜４の何れか一項に記載の需要予測装置。
【請求項６】
前記予測モデル生成部は、前記モデル生成用人数情報から、前記複数の時刻毎の前記位置における人の流入を示す流入状態を特定し、特定した流入状態から予測モデルを生成に用いる前記モデル生成用人数情報の範囲を特定する請求項５に記載の需要予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タクシー等の乗り物の位置に応じた需要予測を行う需要予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、位置に応じたタクシーの需要予測を行うことが提案されている。例えば、特許文献１には、イベント発生時の予測を行うため、場所、終了時刻、集客数、交通規制情報等のイベントに関する情報に基づいて、タクシーの配車需要の予測を行うことが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−７２７８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、イベント発生時には、対象となる位置にいる人の数とタクシーの利用率とがイベント非発生時である定常（通常、日常）時とは異なることが考えられる。従って、特許文献１に示されているように単にイベントに関する情報を用いるだけでは、精度の高い需要予測ができないおそれがあった。【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、イベント発生時等の、タクシー等の乗り物の利用のされ方が定常時と異なる非日常の場合であっても、精度の高い乗り物の需要予測を行うことができる需要予測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の一実施形態に係る需要予測装置は、位置に応じた乗り物の需要予測を行う需要予測装置であって、複数の時刻における位置毎の人の数に係る情報を含む人数情報を取得する取得部と、取得部によって取得された人数情報に基づいて、需要予測に用いる予測モデルを決定する予測モデル決定部と、予測モデル決定部によって決定された予測モデルを用いて、取得部によって取得された人数情報から乗り物の需要予測を行う予測部と、予測部による需要予測の結果に応じた情報を出力する出力部と、を備える。【０００７】
本発明の一実施形態に係る需要予測装置では、時系列の人数情報に基づいて、需要予測に用いる予測モデルが決定されて、需要予測が行われる。従って、本発明の一実施形態に係る需要予測装置によれば、人数情報に応じたタクシー等の乗り物の利用のされ方が考慮された需要予測を行うことができる。即ち、本発明の一実施形態に係る需要予測装置によれば、非日常の場合であっても、単なるイベントの開催の考慮ではなく、実際の人数の変動に応じた精度の高い乗り物の需要予測を行うことができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一実施形態によれば、人数情報に応じたタクシー等の乗り物の利用のされ方が考慮された需要予測を行うことができる。即ち、本発明の一実施形態によれば、非日常の場合であっても、単なるイベントの開催の考慮ではなく、実際の人数の変動に応じた精度の高い乗り物の需要予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る需要予測装置の構成を示す図である。
【図２】需要予測装置において取得される情報の例を示すテーブルである。
【図３】イベント人口の経時変化を示すグラフである。
【図４】需要予測装置に記憶されているフェーズ推定ロジック表である。
【図５】セッション時刻ラベルが付与されたイベントデータの例を示すテーブルである。
【図６】需要予測装置において行われるクラスタリングを模式的に示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る需要予測装置において、予測モデルが生成される際に実行される処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態に係る需要予測装置において、需要予測が行われる際に実行される処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態に係る需要予測装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面と共に本発明に係る需要予測装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１１】
図１に本実施形態に係る需要予測装置１０を示す。需要予測装置１０は、乗り物の位置に応じた需要予測を行う装置（システム）である。本実施形態では、乗り物は、タクシーであるものとする。タクシーの位置に応じた需要予測とは、どの位置でどの程度、タクシーの利用（乗車）が行われるかを予測するものである。本実施形態では、需要予測の対象となる領域を正方形のメッシュに区切り、メッシュ及び時刻毎にタクシーの利用がどの程度行われるかを予測する。メッシュは、例えば、一辺が５００ｍとされる。時刻は、例えば、１０分単位とされる。本実施形態における需要予測は、例えば、メッシュ毎に現時点から１０分後にタクシーの利用がどの程度行われるかを予測する。但し、需要予測の単位は、必ずしも上記のものに限られない。需要予測装置１０による需要予測の結果は、例えば、タクシーの営業者に提供され、いわゆる流し営業の場所の決定等に利用される。
【００１２】
本実施形態では、需要予測装置１０は、メッシュ及び時刻毎にイベントが発生しているか否かを検知して、イベントの発生を検知した場合のタクシーの需要予測を行う。即ち、需要予測装置１０は、（日常需要予測では予測が困難な）イベント発生時という定常時と異なる非日常の場合のタクシーの需要予測を行う。本実施形態におけるイベントとは、人が多く集まるイベントであり、例えば、コンサート、展示会又はスポーツの試合等である。なお、本実施形態では、非日常の場合の例としてイベントの発生時を対象とするが、メッシュにおける人の状況が定常時と異なると考えられる状況であれば、イベントの発生時以外の突発的な事象の発生時を対象としてもよい。また、需要予測装置１０は、非日常時のタクシーの需要予測に加えて、定常時のタクシーの需要予測を行うこととしてもよい。
【００１３】
需要予測装置１０は、例えば、サーバ装置等のコンピュータを含んで構成される。需要予測装置１０は、複数のコンピュータを含んで構成されていてもよい。需要予測装置１０は、ネットワーク等を通じて、他の装置との間で情報の送受信を行えるようになっている。他の装置との間では、需要予測に用いられる情報、及び需要予測の結果を示す情報等の送受信が行われる。
【００１４】
引き続いて、本実施形態に係る需要予測装置１０の機能を説明する。図１に示すように需要予測装置１０は、予測モデル生成部１１と、取得部１２と、予測モデル決定部１３と、予測部１４と、出力部１５とを備えて構成される。
【００１５】
予測モデル生成部１１は、需要予測に用いる複数の予測モデルを生成する機能部である。予測モデル生成部１１は、複数の時刻におけるメッシュ毎の人の数に係る情報を含む複数のモデル生成用人数情報、及び当該複数の時刻に対応する時刻におけるメッシュ毎のタクシーの需要量を示す需要情報を取得する。予測モデル生成部１１は、取得したモデル生成用人数情報をクラスタリングして、クラスタリングによって得られたクラスタ毎にモデル生成用人数情報及び需要情報から予測モデルを生成する。予測モデル生成部１１は、モデル生成用人数情報から、複数の時刻毎のメッシュにおける人の流入を示す流入状態を特定し、特定した流入状態から予測モデルを生成に用いるモデル生成用人数情報の範囲を特定する。具体的には、予測モデル生成部１１は、以下のように複数の予測モデルを生成する。
【００１６】
予測モデル生成部１１は、時系列の情報であるメッシュ毎のモデル生成用人数情報、及び需要情報を取得する。予測モデル生成部１１によって取得される情報の例を図２のテーブルに示す。図２のテーブルに示すように、予測モデル生成部１１によって取得される情報は、メッシュコード、時間、各種の人口、気候及び乗車数が対応付けられた情報である。メッシュコードは、メッシュを特定する情報であり、例えば、９桁の文字列である。メッシュコードは、メッシュ毎に予め設定されている。時間は、時刻を示す情報であり、年月日時分によって表される。本実施形態では、メッシュと時刻との組み合わせをキューブと呼ぶ。図２の１つの行のデータが、１つのキューブのデータに相当する。
【００１７】
各種の人口は、当該メッシュに位置している人の数である。各種の人口には、モデル人口、イベント人口、及びデモグラ（デモグラフィック、属性）が対応付いたイベント人口が含まれる。モデル人口は、当該メッシュに位置している人口である。イベント人口は、定常時（普段）との人口の差分の情報であり、例えば、当該メッシュのモデル人口から、前の週の同曜日の同時刻のモデル人口を引いた値である。デモグラは、例えば、性別、年代、居住地である。デモグラが対応付いたイベント人口は、性別であれば、当該メッシュの男性及び女性毎のイベント人口である。年代であれば、当該メッシュの若年（１９歳以下）、壮年（２０歳〜４９歳）及び中高年（５０歳以上）毎のイベント人口である。居住地であれば、当該メッシュを含む市区町村内（に居住地がある人）、特定の地域（例えば、東京２３区）内（に居住地がある人）、及び特定の地域外（に居住地がある人）毎のイベント人口である。
【００１８】
キューブの各種の人口の情報は、例えば、携帯電話機等の移動通信端末の位置を示す情報、及び当該移動通信端末のユーザの属性の情報に基づいて得ることができる。予測モデル生成部１１は、例えば、移動体通信の通信事業者のサーバからキューブの各種の人口の情報を取得する。なお、キューブのモデル人口の情報を取得することができれば、イベント人口を算出することができるので、予測モデル生成部１１は、移動体通信の通信事業者のサーバからキューブの各種のモデル人口の情報を取得して、各種のイベント人口を算出して取得することとしてもよい。本実施形態では、イベント人口に基づいた需要予測を行う。即ち、上記のモデル生成用人数情報は、メッシュ毎の人の数を示す値であるモデル人口と、所定の基準値である前の週の同曜日の同時刻のイベント人口との差分を示すイベント人口の情報である。
【００１９】
このように人口の差分を取っているのは、イベント時の情報として適切に扱うためである。対象となるメッシュ、あるいは近傍のメッシュにおいて、イベントが発生している場合には、定常時と比べてメッシュの人口が増加していると考えられる。差分を取ることで、定常時の人口の変化の影響を排除して、イベントの影響を反映させることができる。この趣旨から、差分は、前の週の同曜日の同時刻のモデル人口との差分ではなく、当該キューブのモデル人口の平均値との差分としてもよい。他にも、時系列の人口データを逐次的に学習、フィルタリングし、短期変動成分等をイベント人口としてもよい。
【００２０】
気候は、当該キューブにおける気候を示す情報であり、例えば、当該メッシュにおける時間降水量（ｍｍ／ｈ）である。予測モデル生成部１１は、例えば、気候の情報を提供しているサーバから時間降水量の情報を取得する。取得される時間降水量の情報は、上記のメッシュと異なる地域範囲の情報であってもよい。例えば、１ｋｍ四方のメッシュの情報であってもよい。その場合、予測モデル生成部１１は、当該情報から５００ｍ四方のメッシュの時間降水量を算出する。
【００２１】
乗車数は、当該キューブにおけるタクシーの乗車数の実績値である。即ち、乗車数は、当該メッシュにおけるタクシーの需要量を示す需要情報である。予測モデル生成部１１は、例えば、タクシーの営業者のサーバから乗車数の情報（タクシープローブ）を取得する。取得される乗車数の情報は、上記のメッシュと異なる地域範囲の情報であってもよい。例えば、１００ｍ四方のメッシュの情報であってもよい。その場合、予測モデル生成部１１は、当該情報から５００ｍ四方のメッシュの乗車数を算出する。
【００２２】
予測モデル生成部１１は、一定時間間隔、例えば、１０分毎の上記の情報を一定期間分、例えば、数カ月分取得する。
【００２３】
予測モデル生成部１１は、取得した情報から、予測モデルの生成に用いる情報を抽出する。具体的には、予測モデル生成部１１は、取得した情報のうち、イベントに係ると考えられる情報を、予測モデルの生成に用いる情報として抽出する。図３に、イベント発生時のイベント人口の例を示す。図３のグラフにおいて、横軸は時刻、縦軸はイベント人口をそれぞれ示している。当該メッシュ、あるいは近傍のメッシュにおいて、イベントが発生した場合、当該イベントに起因してメッシュの人口が増加する。イベントが発生した場合、イベントの経過に応じて、当該メッシュにおける人口が変動する。図３に示すように、当該変動は、流入（上昇、ｃｏｍｅ）、滞留（平衡、ｓｔａｙ）、流出（減少、ｇｏ）のフェーズ（過程）を含む。本実施形態では、当該変動の一連のフェーズを１つのイベントセッションとして扱う。
【００２４】
予測モデル生成部１１は、取得した各キューブの情報が、イベントセッションを構成する情報であるか否かを判断する。まず、予測モデル生成部１１は、各キューブの情報について、以下の２つの条件を満たすか否かを判断する。１つ目の条件は、イベント人口＞イベント判定閾値（イベント人口）である。イベント判定閾値（イベント人口）は、予め設定されて予測モデル生成部１１に記憶されており、例えば、１０００である。２つ目の条件は、イベント人口／モデル人口＝イベント人口比率＞イベント判定閾値（人口比率）である。イベント判定閾値（人口比率）は、予め設定されて予測モデル生成部１１に記憶されており、例えば、３０％である。予測モデル生成部１１は、上記の２つの条件を満たすキューブを、イベントセッションを構成する候補とする。また、予測モデル生成部１１は、上記の２つの条件を満たすキューブ以降の一定期間、例えば１２期分（２時間分）の同一のメッシュのキューブについても、イベントセッションを構成する候補とする。
【００２５】
予測モデル生成部１１は、イベントセッションを構成する候補としたキューブのうち、同一のメッシュの時刻が連続するキューブを一連のキューブとして扱う。予測モデル生成部１１は、一連のキューブに対して、イベントを特定する情報であるイベントＩＤを付与する。イベントＩＤは、例えば、メッシュコード＋一連のキューブの最も早い時刻（ＹＹＹＹ−ＭＭ−ＤＤ  ＨＨ：ＭＭ）により設定される。予測モデル生成部１１は、一連のキューブのうち、期間長が一定期間、例えば、１２時間（７２期）以上の一連のキューブを、ノイズデータとして排除する。
【００２６】
予測モデル生成部１１は、一連のキューブに含まれる各キューブについて、イベントセッションを構成するものであるか、及びイベントセッションのどのフェーズに該当するものであるかを判断する。予測モデル生成部１１は、一連のキューブの先頭の（時刻が最も早い）キューブを、イベントセッションを構成するものとし、また、流入のフェーズに該当するものとする。予測モデル生成部１１は、それ以降のキューブについて、以下のように、変動フラグ、最大値フラグ及び最小値フラグを算出する。
【００２７】
予測モデル生成部１１は、それ以降のキューブ毎に、当該キューブのイベント人口、及び同一のメッシュの当該キューブから１２期遡ったキューブである過去１２期のキューブのイベント人口から変動係数を算出する。変動係数は、（当該キューブ及び過去１２期のキューブのイベント人口の標準偏差）／（当該キューブ及び過去１２期のキューブのイベント人口の平均値）により算出される。予測モデル生成部１１は、変動係数＞変動閾値を満たすか否かを判断する。変動閾値は、予め設定されて予測モデル生成部１１に記憶されており、例えば、０．０９である。予測モデル生成部１１は、上記の条件を満たすと判断した場合、当該キューブについて変動フラグをＴｒｕｅ（変動あり）に設定する。予測モデル生成部１１は、上記の条件を満たさないと判断した場合、当該キューブについて変動フラグをＦａｌｓｅに設定する。
【００２８】
予測モデル生成部１１は、当該キューブのイベント人口≧過去１２期のキューブのイベント人口の最大値を満たすか否かを判断する。予測モデル生成部１１は、上記の条件を満たすと判断した場合、当該キューブについて最大値フラグをＴｒｕｅに設定する。予測モデル生成部１１は、上記の条件を満たさないと判断した場合、当該キューブについて最大値フラグをＦａｌｓｅに設定する。
【００２９】
予測モデル生成部１１は、当該キューブのイベント人口≦過去１２期のキューブのイベント人口の最小値を満たすか否かを判断する。予測モデル生成部１１は、上記の条件を満たすと判断した場合、当該キューブについて最小値フラグをＴｒｕｅに設定する。予測モデル生成部１１は、上記の条件を満たさないと判断した場合、当該キューブについて最小値フラグをＦａｌｓｅに設定する。
【００３０】
予測モデル生成部１１は、同一のメッシュにおける１つ前の時刻の（１期前）キューブのフェーズと、上記のように算出した変動フラグ、最大値フラグ及び最小値フラグとから、当該キューブのフェーズを特定する。当該フェーズの特定は、予め設定されて予測モデル生成部１１に記憶されている図４に示すフェーズ推定ロジック表に基づいて行われる。図４に示すフェーズ推定ロジック表において、１列目は、１期前のキューブのフェーズを示している。２〜４列目は、特定対象となるキューブの変動フラグ、最大値フラグ及び最小値フラグを示している。５列目は、特定対象のキューブのフェーズを示している。
【００３１】
予測モデル生成部１１は、フェーズ推定ロジック表において、同一のメッシュにおける１つ前の時刻の（１期前）キューブのフェーズと、上記のように算出した変動フラグ、最大値フラグ及び最小値フラグとに相当するレコード（フェーズ推定ロジック表の行のデータ）の５列目のフェーズを、特定対象のキューブのフェーズと特定する。例えば、１期前のフェーズが流入であり、変動フラグがＴｒｕｅであり、最大値フラグがＦａｌｓｅであり、最小値フラグがＦａｌｓｅであれば（フェーズ推定ロジック表の２行目のレコードに対応）、特定対象のキューブのフェーズは滞留と特定される。
【００３２】
予測モデル生成部１１は、一連のキューブに含まれる各キューブについて、２番目のキューブから、順次、フェーズを特定する。予測モデル生成部１１は、フェーズが終了と判断されたキューブの１つ前の時刻のキューブ（フェーズが流出であるキューブ）までをイベントセッションを構成するものとする。予測モデル生成部１１は、一連のキューブ全てについて、上記のようにイベントセッションを構成するキューブを特定する。イベントセッションを構成するキューブの情報をイベントデータと呼ぶ。図３のイベント人口のグラフに、各時刻におけるフェーズ及びイベントセッションを構成するキューブの時刻の範囲（イベントデータの範囲）Ｒを示す。
【００３３】
予測モデル生成部１１は、イベントデータに含まれるキューブに対して、セッション時刻ラベルを付与する。予測モデル生成部１１は、セッション時刻ラベルとして、イベントデータに含まれるキューブのうち最も時刻が早いものから順番に１からの整数を付与する。セッション時刻ラベルが付与されたイベントデータの例を、図５に示す。
【００３４】
予測モデル生成部１１は、イベントデータのクラスタリングを行う。クラスタリングでは、１つのイベントセッションを構成するとされたイベントデータをひとまとまりのデータとして扱い、それらをクラスタリングする。クラスタリングは、段階的に行われる。図６に、このクラスタリングを概念的に示す。予測モデル生成部１１は、イベントデータをイベントセッションの期間長（イベントデータに含まれるキューブ（時刻）の数）毎に分ける。図６におけるｔｓ，ｌｅｎｇｔｈ＝２は、イベントセッションの期間長が２のイベントデータの集合を示し、ｔｓ，ｌｅｎｇｔｈ＝Ｎは、イベントセッションの期間長がＮのイベントデータの集合を示している。
【００３５】
予測モデル生成部１１は、各イベントデータについて、クラスタリングを行うためのデモグラ比率データを算出する。デモグラ比率データは、例えば、男性人口比率、若年人口比率、壮年人口比率及び市区町村内人口比率である。予測モデル生成部１１は、上記の各人口比率を、イベントデータに含まれる各キューブのデモグラに対応付けられたイベント人口の総和を、各キューブのイベント人口の総和で割ることで算出する。
【００３６】
予測モデル生成部１１は、イベントデータの時系列のイベント人口であるイベント人口波形に基づいて、イベントセッションの期間長毎にイベントデータをクラスタリングする（図６の（ａ）イベント人口波形によるクラスタリングに相当）。予測モデル生成部１１は、例えば、階層的手法であるウォード法を用いてクラスタリングする。具体的には、２つのクラスタを併合したとき、群内平方和の増加量が最小となるデータを集合する。
【００３７】
予測モデル生成部１１は、デモグラ比率データに基づいて、上記のクラスタリングによって得られたクラスタに含まれるイベントデータを更にクラスタリングする（図６の（ｂ）デモグラ比率によるクラスタリングに相当）。予測モデル生成部１１は、例えば、上記のクラスタリングと同様に階層的手法であるウォード法を用いてクラスタリングする。なお、上記のそれぞれのクラスタリングは、必ずしもウォード法で行われる必要はなく、任意のクラスタリング手法を用いることができる。
【００３８】
予測モデル生成部１１は、上記のクラスタリングによって得られたクラスタ毎にイベントデータから予測モデルを生成する。予測モデルは、例えば、イベントセッションの途中の時刻までのイベントデータ（説明変数）から、当該時刻のうちの最新の時刻の次の時刻の乗車数（目的変数）を予測するものである。即ち、予測モデルは、イベントセッションのｎ期（ｎは、イベントセッションの時刻の数）までのデータ（説明変数）から、ｎ＋１期の乗車数（目的変数）を予測する予測モデルである。予測モデル生成部１１は、１つのクラスタについて、どの時刻までのデータが得られているかに応じた複数の予測モデルを生成する。即ち、予測モデル生成部１１は、イベントセッションの各時刻について、予測モデルを生成する。なお、予測モデル作成の際の時刻としては、セッション時刻ラベルの値が用いられる。予測モデル生成部１１は、例えば、機械学習によって予測モデルを生成する。
【００３９】
予測モデルは、具体的には例えば、以下を説明変数として、対象メッシュにおける対象時刻の乗車数を予測するモデルである。説明変数としては、イベント人口データ、人口差分データ、前期乗車数データ、気候データ、及びデモグラパターンデータである。イベント人口データは、対象メッシュにおける対象時刻１期前でのイベント人口である。人口差分データは、対象メッシュにおける対象時刻１期前でのイベント人口−対象メッシュにおける対象時刻２期前でのイベント人口により得られる値である。前期乗車数データは、対象メッシュにおける対象時刻１期前での乗車数である。気候データは、対象メッシュにおける対象時刻１期前での気候の値である。デモグラパターンデータは、対象メッシュにおける対象時刻１期前でのデモグラ毎のイベント人口の比率である。例えば、男性比率であれば、対象メッシュにおけるイベントセッション開始から対象時刻１期前までの男性イベント人口数の総和／対象メッシュにおけるイベントセッション開始から対象時刻１期前までの総イベント人口の総和である。このデモグラパターンデータは、全てのデモグラについての値が用いられてもよい。また、男性×若年といった異なる２つの種別のデモグラの組み合わせ毎のイベント人口の比率、及び男性×若年×市区町村内といった異なる３つの種別のデモグラの組み合わせ毎のイベント人口の比率が用いられてもよい。
【００４０】
予測モデル生成部１１は、例えば、一般線形モデル（General Linear Model）を用いて、クラスタ毎に説明変数となるイベントデータに基づく値から最尤推定で各説明変数の係数であるモデル係数を算出して、予測モデルを生成する。
【００４１】
また、予測モデル生成部１１は、ステップワイズ手法を用いた説明変数の選択を行ってもよい。即ち、予測モデル生成部１１は、イベント人口データ、人口差分データ、前期乗車数データ及び気候データを必須の説明変数とした予測モデルに、デモグラパターンデータを１つずつ説明変数として加えた予測モデルを用いて、ＡＩＣ（赤池情報量規準）で最も適切なデモグラパターンデータを説明変数として採用してもよい。
【００４２】
なお、上記の予測モデルは、イベントセッションの途中の時刻までのイベントデータ（説明変数）から、１期後の時刻の乗車数（目的変数）を予測するものであったが、それ以降、即ち２期後以降の時刻の乗車数（目的変数）を予測するものであってもよい。また、デモグラパターンデータ以外の説明変数に相当するデータについて、上記の例のように、イベントデータに基づく値のうち、対象時刻１期前及び対象時刻２期前のデータだけではなく、イベントセッションの途中の時刻までのイベントデータ全てが用いられてもよい。また、上記の例以外のデータが、説明変数として用いられてもよい。また、予測モデルは、クラスタ毎のイベントデータが用いられて作成されるものであれば、上記の方法以外の方法によって生成される上記以外の予測モデルであってもよい。
【００４３】
予測モデル生成部１１は、クラスタ毎に代表データ及び閾値データを生成する。代表データは、各クラスタの重心データである。閾値データは、各クラスタの重心（代表データ）と離れる最大距離を算出するために用意するデータである。代表データ及び閾値データは、需要予測を行う予測モデル（クラスタ）の決定の際に用いられる。
【００４４】
予測モデル生成部１１は、イベントデータのクラスタリングに用いたデータ、即ち、時系列のイベント人口（イベント人口波形）及びデモグラ比率データの項目毎の値の平均（重心）を算出して代表データとする。即ち、同クラスタに所属するイベントデータのクラスタリングに用いたデータの項目毎の合計値／クラスタに含まれるイベントデータ数（イベントセッション数）の値を代表データとする。なお、イベント人口の平均は、時刻（セッション時刻ラベル）毎に算出される。クラスタに含まれるイベントデータが１つ（サンプル数１）であったら、当該１つのイベントデータに係るデータが代表データとなる。クラスタに含まれるイベントデータが２つ以上（サンプル数２以上）であったら、当該２つ以上のイベントデータに係るデータの平均が代表データとなる。予測モデル生成部１１は、各項目の代表データの値＋項目毎の標準偏差×２の値を算出して閾値データとする。
【００４５】
予測モデル生成部１１は、生成した情報を需要予測装置１０に記憶させ、予測の際に予測モデル決定部１３及び予測部１４によって利用可能にする。なお、生成した情報について、何れのクラスタに係るものであるか識別子を設定する等して識別できるようにしておく。
【００４６】
予測モデル生成部１１によって生成されたクラスタ毎の予測モデルについて、予測モデルの生成に用いた情報等から予測精度の検証を行って、十分な精度で予測できたもののみを需要予測に用いる予測モデルとして採用することとしてもよい。
【００４７】
取得部１２は、需要予測装置１０においてタクシーの需要予測が行われる際に、複数の時刻におけるメッシュ毎の人の数に係る情報を含む人数情報を取得する機能部である。取得部１２は、メッシュ毎の人の属性を示す情報を含む人数情報を取得する。取得部１２は、複数の時刻におけるメッシュ毎の人の数を示す値と所定の基準値との差分を示す情報を人の数に係る情報として含む人数情報を取得する。具体的には、取得部１２は、以下のように人数情報を取得する。
【００４８】
取得部１２は、時系列の情報であるメッシュ毎の人数情報を取得する。取得部１２によって取得される人数情報は、モデル生成用人数情報と同様の形式の情報である。取得部１２は、予測モデル生成部１１によるモデル生成用人数情報の取得と同様の方法で、人数情報を取得する。但し、人数情報は、上記の通り、タクシーの需要予測に用いられる情報であるため、リアルタイムの、あるいはリアルタイムに近い人数情報が取得される。また、人数情報には、未来の時刻等におけるメッシュ毎の予測された人口に係る情報が含まれていてもよい。当該予測は、例えば、予測対象となる時刻以前の人口の履歴等に基づいて、従来の方法によって行われる。当該予測は、需要予測装置１０において行われてもよいし、その他の装置において行われてもよい。また、予測された人数情報を用いる場合には、需要予測に用いられる以下のその他の情報についても、従来の方法あるいは本実施形態に係る方法によって予測された情報が用いられてもよい。また、取得部１２は、人数情報以外にも需要予測に用いられる情報を取得する。例えば、取得部１２は、当該情報として、時刻毎のメッシュにおける気候を示す情報、及びタクシーの乗車数の実績値を取得する。即ち、取得部１２は、図２に示す形式と同様の情報を取得する。取得部１２は、取得した情報を予測モデル決定部１３に出力する。
【００４９】
予測モデル決定部１３は、取得部１２によって取得された人数情報に基づいて、予測モデル生成部１１によって生成された複数の予測モデルから、需要予測に用いる予測モデルを決定する機能部である。予測モデル決定部１３は、人数情報から、複数の時刻毎のメッシュにおける人の流入を示す流入状態を特定し、特定した流入状態から予測モデルの決定及び需要予測に用いる人数情報の範囲を特定する。具体的には、予測モデル決定部１３は、以下のように需要予測に用いる予測モデルを決定する。
【００５０】
予測モデル決定部１３は、取得部１２から情報を入力する。予測モデル決定部１３は、取得部１２から入力した取得した各キューブの情報が、イベントセッションを構成するものであるか否かを判断する。当該判断は、予測モデル生成部１１の判断と同様に行われる。
【００５１】
予測モデル決定部１３によって、最新の時刻に係るキューブのフェーズが滞留と判断されたら、それ以降、需要予測装置１０において、イベントセッションを構成するそこまでのイベントデータが用いられて次の時刻（例えば、１０分後の時刻）の当該メッシュにおけるタクシーの需要予測が行われる。このタイミングでタクシーの需要予測が行われるのは、メッシュの人口のフェーズが滞留から流出である期間が、タクシーの需要が多くなると考えられるからである。
【００５２】
予測モデル決定部１３は、最新の時刻に係るキューブのフェーズが滞留と判断されたら、イベントセッションを構成するそこまでのイベントデータから、上記のクラスタリングに用いたデータと同様の形式のデータ、即ち、時系列のイベント人口（イベント人口波形）及びデモグラ比率データを生成（用意）する。
【００５３】
予測モデル決定部１３は、生成したデータを用いて、当該イベントデータがどのクラスタに所属するものであるか判断する。即ち、予測モデル決定部１３は、どのクラスタの予測モデルを需要予測に用いるか決定する。具体的には、予測モデル決定部１３は、生成したデータと、各クラスタの代表データとの距離を算出する。例えば、当該距離は、ウォード法の計算式を用いて算出される。即ち、距離＝（クラスタサンプル数／（１＋クラスタサンプル数））×（生成したデータとクラスタの代表データとのユークリッド距離）を算出する。なお、距離の算出の際に用いるクラスタの代表データのうち、イベント人口は、セッション時刻ラベルの先頭から、生成したデータのイベントセッションの期間長分のみのデータが用いられる。生成したデータと各クラスタの代表データとのデータ数が同じ、即ち、同数の要素数のベクトルとなる。以下の距離の算出についても、同様である。
【００５４】
予測モデル決定部１３は、算出した距離が最も短いクラスタを、当該イベントデータが所属する候補となるクラスタとする。続いて、予測モデル決定部１３は、生成したデータと、当該候補としたクラスタの閾値データとの距離を算出する。例えば、当該距離は、生成したデータとクラスタの閾値データとのユークリッド距離とする。予測モデル決定部１３は、算出した距離を閾値として、生成したデータと候補としたクラスタの代表データとの距離である最短距離と比較する。比較の結果、最短距離≦閾値であった場合には、予測モデル決定部１３は、当該イベントデータが当該クラスタに所属するものであると判断する。この場合、当該クラスタの予測モデルが用いられて、需要予測が行われる。即ち、所属するクラスタを判断することが、需要予測に用いる予測モデルを決定することに相当する。予測モデル決定部１３は、イベントデータを予測部１４に出力すると共に当該クラスタを通知する。
【００５５】
比較の結果、最短距離＞閾値であった場合には、予測モデル決定部１３は、当該イベントデータが所属するクラスタはないと判断する。この場合、クラスタの予測モデルが用いられた需要予測は行われない。上記の閾値を用いた判断は、イベントデータが、クラスタの予測モデルを用いて需要予測を行ってよいほど、クラスタに近いかを判断するためのものである。
【００５６】
予測部１４は、予測モデル決定部１３によって決定された予測モデルを用いて、取得部１２によって取得された人数情報からタクシーの需要予測を行う機能部である。予測部１４は、予測モデル決定部１３からイベントデータを入力すると共にクラスタの通知を受ける。予測部１４は、通知されたクラスタの予測モデルを読み出す。読み出される予測モデルは、イベントデータの最新時刻に相当するセッション時刻ラベルの次の時刻（セッション時刻ラベル）の乗車数を予測するためのものである。
【００５７】
予測部１４は、予測モデル決定部１３から入力したイベントデータから、予測モデルに入力する説明変数となる値を生成（用意）する。これらの値は、イベントデータの最新時刻の次の時刻の乗車数を予測するためのものである。具体的には、これらの値は、イベント人口データ、人口差分データ、前期乗車数データ、気候データ、及びデモグラパターンデータである。イベント人口データは、対象メッシュにおける最新の時刻でのイベント人口である。人口差分データは、対象メッシュにおける最新時刻でのイベント人口−対象メッシュにおける最新時刻１期前でのイベント人口により得られる値である。未来の時刻における人口を予測できる場合には、当該未来の時刻を最新時刻としてもよい。前期乗車数データは、対象メッシュにおける最新時刻での乗車数である。気候データは、対象メッシュにおける最新時刻での気候の値である。デモグラパターンデータは、対象メッシュにおける最新時刻でのデモグラ毎のイベント人口の比率である。デモグラパターンデータは、予測モデルにおいて説明変数として採用されているもののみが生成されればよい。
【００５８】
予測部１４は、これらの値を読み出した予測モデルに入力して、乗車数を算出する。予測部１４は、算出した乗車数、並びに予測対象となったメッシュ及び時刻を示す情報を需要予測の結果として、出力部１５に出力する。この際、あわせて、イベントＩＤ、イベントデータの最新時刻におけるフェーズ、セッション時刻ラベル及びイベントデータが所属するクラスタ（人口波形クラスタ、デモグラ比率クラスタ）を示す情報を出力してもよい。
【００５９】
出力部１５は、予測部１４による需要予測の結果に応じた情報を出力する機能部である。出力部１５は、予測部１４から予測結果に係る情報を入力する。例えば、出力部１５は、例えば、予測部１４から入力した情報をタクシーの営業者の端末に送信して出力する。あるいは、出力部１５は、予測された乗車数が一定以上のメッシュの情報をタクシーの営業者の端末に送信する等してもよい。なお、出力部１５による出力は上記に限られず、任意の出力を行うことができる。以上が、需要予測装置１０の機能である。
【００６０】
引き続いて、図７及び図８のフローチャートを用いて、本実施形態に係る需要予測装置１０で実行される処理（需要予測装置１０が行う動作方法）を説明する。まず、図７のフローチャートを用いて、予測モデルが生成される際の処理を説明する。
【００６１】
本処理では、まず、予測モデル生成部１１によって、予測モデルの生成に用いられる情報が取得される（Ｓ０１）。当該情報は、図２に示すように、メッシュコード、時間、各種の人口、気候及び乗車数が対応付けられた情報である。続いて、予測モデル生成部１１によって、取得された各キューブの情報が、イベントセッションを構成するものであるか否かが判断される（Ｓ０２）。イベントセッションを構成する情報と判断された情報が、予測モデルの生成に用いるイベントデータとして抽出される。
【００６２】
続いて、予測モデル生成部１１によって、イベントデータのクラスタリングが行われる（Ｓ０３）。上述したように、イベントセッションの期間長毎に分けられたイベントデータに対して、イベント人口波形によるクラスタリング及びデモグラ比率によるクラスタリングが行われる。続いて、予測モデル生成部１１によって、クラスタリングによって得られたクラスタ毎にイベントデータから予測モデルが生成される（Ｓ０４）。また、クラスタ毎に代表データ及び閾値データが生成される。生成された予測モデル等の情報を需要予測装置１０に記憶される。以上が、予測モデルが生成される際の処理である。
【００６３】
続いて、図８のフローチャートを用いて、需要予測が行われる際の処理を説明する。まず、取得部１２によって、需要予測に用いられる情報が取得される（Ｓ１１）。当該情報は、図２に示す形式と同様の情報である。続いて、予測モデル決定部１３によって、取得された各キューブの情報が、イベントセッションを構成するものであるか否かが判断される（Ｓ１２）。イベントセッションを構成する情報と判断された情報が、需要予測に用いられるイベントデータとして抽出される。
【００６４】
続いて、予測モデル決定部１３によって、イベントデータから、当該イベントデータが所属するクラスタが判断される。当該判断は、上述したようにイベントデータに基づくデータとクラスタの代表データとの距離に基づいて行われる。
【００６５】
続いて、予測部１４によって判断されたクラスタの予測モデルが用いられて、イベントデータからタクシーの需要予測が行われる（Ｓ１４）。続いて、出力部１５によって、予測部１４による需要予測の結果に応じた情報が出力される（Ｓ１５）。以上が、需要予測が行われる際の処理である。
【００６６】
上述したように本実施形態では、時系列の人数情報に基づいて、需要予測に用いる予測モデルが決定されて、需要予測が行われる。従って、本実施形態によれば、人数情報に応じたタクシーの利用のされ方が考慮された需要予測を行うことができる。即ち、本実施形態によれば、非日常の場合であっても、単なるイベントの開催の考慮ではなく、実際の人数の変動に応じた精度の高いタクシーの需要予測を行うことができる。
【００６７】
このように本実施形態では、実際の人数の変動に応じて需要予測を行うため、過去の周期的な動きから乖離しているタクシー需要（非日常需要）を予測することができる。特に、本実施形態によれば、プロ野球及び大型展示会といったメジャーなイベントだけでなく、これまでタクシーの利用実績が顕在化していないマイナーなイベントを考慮して需要予測を行うことができる。即ち、需要予測装置１０による予測により、普段気づかないタクシー需要を検知することができる。
【００６８】
また、本実施形態のように人数情報から、人の流入を示す流入状態であるフェーズを特定して、予測モデルの生成及び需要予測に用いるイベントデータを特定することとしてもよい。この構成によれば、適切にイベントデータを特定することができ、その結果、適切な需要予測を行うことができる。
【００６９】
また、本実施形態のようにデモグラデータを用いて、需要予測を行うこととしてもよい。この構成によれば、人のデモグラも考慮した、より適切な需要予測を行うことができる。また、デモグラデータを用いることが可能であれば、予測に用いるデータに係る時刻が少ない場合、即ち、サンプル数が少ない場合であっても、適切な需要予測を行うことができる。但し、デモグラデータを用いないで需要予測を行うこととしてもよい。
【００７０】
また、本実施形態のように、例えば、モデル人口から所定の基準値を引いたイベント人口を用いて需要予測を行うこととしてもよい。この構成によれば、例えば、定常時の人口を考慮したより適切な需要予測を行うことができる。但し、イベント人口を用いずに、モデル人口から需要予測を行うこととしてもよい。
【００７１】
また、本実施形態のように、需要予測装置１０が、予測モデルを生成する機能を有していてもよい。これにより、より適切かつ確実に本発明の一実施形態を実施することができる。但し、予測モデルの生成は、必ずしも需要予測装置１０で行われる必要はなく、需要予測装置１０は予め用意された予測モデルを用いて需要予測を行うこととしてもよい。
【００７２】
なお、本実施形態では、需要予測の対象となる乗り物はタクシーであるものとしたが、必ずしもタクシーである必要はなく、任意の位置に応じて需要が生じる乗り物であれば、任意の乗り物を需要予測の対象としてもよい。
【００７３】
なお、上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【００７４】
例えば、本発明の一実施の形態における需要予測装置１０は、本実施形態の需要予測装置１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図９は、本実施形態に係る需要予測装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の需要予測装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００７５】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。需要予測装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００７６】
需要予測装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信、並びにメモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００７７】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。例えば、需要予測装置１０の各機能部１１〜１５は、プロセッサ１００１を含んで実現されてもよい。
【００７８】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール及びデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、需要予測装置１０の各機能部１１〜１５は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００７９】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００８０】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００８１】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の需要予測装置１０の各機能部１１〜１５は、通信装置１００４を含んで実現されてもよい。
【００８２】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００８３】
また、プロセッサ１００１及びメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００８４】
また、需要予測装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００８５】
以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００８６】
情報の通知は、本明細書で説明した態様／実施形態に限られず、他の方法で行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink  Control  Information）、ＵＣＩ（Uplink  Control  Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio  Resource  Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium  Access  Control）シグナリング、報知情報（ＭＩＢ（Master  Information  Block）、ＳＩＢ（System  Information  Block）））、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC Connection Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC Connection Reconfiguration）メッセージなどであってもよい。
【００８７】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００８８】
入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００８９】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００９０】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００９１】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００９２】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００９３】
本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００９４】
なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及び／又はシンボルは信号（シグナル）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（ＣＣ）は、キャリア周波数、セルなどと呼ばれてもよい。
【００９５】
本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【００９６】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスで指示されるものであってもよい。
【００９７】
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）及び情報要素（例えば、ＴＰＣなど）は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的なものではない。
【００９８】
移動通信端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
【００９９】
本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。
【０１００】
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。本明細書で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及び／又はプリント電気接続を使用することにより、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどの電磁エネルギーを使用することにより、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【０１０１】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【０１０２】
本明細書で「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した場合においては、その要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１および第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【０１０３】
「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【０１０４】
本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【０１０５】
１０…需要予測装置、１１…予測モデル生成部、１２…取得部、１３…予測モデル決定部、１４…予測部、１５…出力部、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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